Analyzing English Translation Studies of the Classic Chinese Novel Jin Ping Mei: A Critical Review and Reflection
Notice bibliographique
Résumé
This review examines 103 English translation studies on the ancient Chinese novel Jin Ping Mei (JPM) by utilizing multiple academic databases as data sources. The review is grounded in five elements generated from Lasswell’s model of communication: medio-translation subject, medio-ranslation content, medio-translation channel, medio-translation audience, and medio-translation effect, to conduct a comprehensive analysis and provide a thorough understanding of the current state of study on JPM’s English translation.The review summarizes the gaps in each dimension, scrutinizes the research themes of the English translation, and identifies the limitations in the current study on JPM’s English translation. It finds that despite the increasing interest in JPM’s English translation, the research on the subject is still in its early stages, with a limited number of publications and a lack of sustained commitment from researchers. Existing studies predominantly focus on medio-translation content, particularly studying strategies based on specific translated texts. However, this concentration results in gaps within the medio-translation model, hampering insights for the retranslation of JPM. The review also identifies centralization as a standard research corpus and methodology trend. The former predominantly centers on the translations by Roy and Egerton, while the latter leans heavily towards qualitative research methods grounded in linguistic intuition. Therefore, the study recommends breaking away from this centralization and fostering a more comprehensive and diverse exploration to advance future study on JPM English translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».